语义分割损失函数

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？

AICurator·2025-03-26 22:29

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，直接求解最小化损失函数的解析解

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

今天，我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss（Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction）。这

RockLiu@805·2025-03-26 06:24

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

本集将带领您学习如何使用TensorFlow构建简单的神经网络，并深入理解其核心概念（如张量、计算图）以及神经网络的基本组件（如层、激活函数、损失函数）。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

机器学习_正则化方法

它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），还有结合了两者优点的ElasticNet。

V文宝·2025-03-25 13:18

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。

欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式，以及

iiiiii11·2025-03-22 14:17

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？

AICurator·2025-03-21 03:01

神经网络基础之正则化

核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。

夏末之花·2025-03-20 00:42

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。

Fansv587·2025-03-19 06:20

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

VariableX·2025-03-18 01:46

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数

Katie。·2025-03-17 07:38

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型

AI Echoes·2025-03-15 05:38

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异

彬彬侠·2025-03-14 23:24

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

模型训练和推理

训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端

mslion·2025-03-13 08:25

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne

Limiiiing·2025-03-13 06:14

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习

快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

【Scannet V2 三维数据集下载】

ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。

萧伯纳.·2025-03-13 03:20

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步

Limiiiing·2025-03-13 00:27

在BERT中，如何确定一个标记的重要性

目录在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中，哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中

一只天蝎·2025-03-12 10:55

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用

Kriol·2025-03-12 03:27

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

关于两次项目的学习感悟

2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

3.10 项目总结

-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN

不要不开心了·2025-03-11 01:58

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

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